[发明专利]一种影响湖泊水质的最优气象因子构建筛选方法

摘要

本发明公开了一种影响湖泊水质的最优气象因子构建筛选方法，与传统技术思路及方法筛选出的影响湖泊水质气象因子相关系数偏低不同，本发明通过重新构建气象因子序列，筛选影响湖泊水质的最优气象因子，客观反映湖泊水质对气象因子的响应及滞后特征，为湖泊水质生态评价研究及水质要素预测预报提供科学依据，具有广阔的运用前景，同时本发明将产生巨大的社会和经济效益。

主权项

1.一种影响湖泊水质的最优气象因子构建筛选方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤(1)，数据资料整理及预处理：至少整理湖泊水质中包含化学需氧量、溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、水温、总磷、总氮、氨氮、透明度、溶解氧饱和率、叶绿素a、藻类数量的水质要素数据时间序列，形成水质要素数据集；至少整理包含气温、降水、风向、风速、日照、地温、气压、露点温度、蒸发、相对湿度的持续观测的逐日气象因子数据序列，至少统计气象因子相应的日合计、日平均值、最大值、最小值的数据，形成气象因子数据集；步骤(2)，气象因子滞后响应滑动累积序列构造：对气象要素序列进行滞后响应滑动累积序列构造，再分别与水质要素进行相关分析，最后进行筛选，具体步骤如下：步骤(2.1)，将气象因子与水质要素进行时间同步将水质要素数据序列及其所对应的时间序列记为和(p=1,2,…,c)，为当前最近水质要素观测时刻，序列长度为c，将气象因子数据序列及其所对应的时间序列记为和(q=1,2,…,d)，为当前最近气象因子观测时刻，序列长度为d，，令水质要素的时间序列中的每一个时次与气象要素的时间序列分别进行对应，记时的q值序列为，即；步骤(2.2)，滞后响应滑动累积序列构造通过滞后响应滑动累积序列的构造，具体构造方法如下：以p作为水质要素的时次，q作为气象因子的时次，为水质要素时间序列在气象因子时间序列中对应的时次，对气象因子进行滞后响应滑动累积序列构造：对应水质要素的第1个时次，对气象因子的i天滞后、j天响应进行构造，对应水质要素的第2个时次，对气象因子的i天滞后、j天响应进行构造，对应水质要素的第c个时次，对气象因子的i天滞后、j天响应进行构造，为时次为t时的气象因子b的值，第个时次所对应的i天滞后、j天响应的气象因子b的滑动累积值为在气象因子b的时间序列中，第个时次前i日的值累加至前(i+j‑1）日的值所得到的累积值，即：设滞后天数i、响应天数j为定值时，则可得到气象因子水质要素逐时次对应的滞后响应滑动累积序列：；步骤(2.3)，滞后响应滑动累积矩阵构造应用步骤(2.2)中滞后响应滑动累积序列构造的方法，气象因子对应时次进行0到n天滞后、1到m天响应的滞后响应滑动累积矩阵构造(m、n为常数，且满足)；对应水质要素的第1个时次，对气象因子的0到n天滞后、1到m天响应进行构造，对应水质要素的第2个时次，对气象因子的0到n天滞后、1到m天响应进行构造，对应水质要素的第c个时次，对气象因子的0到n天滞后、1到m天响应进行构造，则可得到三维矩阵：亦可写为滞后响应滑动累积序列集：；步骤(3)，相关系数计算：步骤(3.1)，相关系数计算公式相关系数的计算公式为：步骤(3.2)，相关系数计算对步骤(2.3)中所构造的气象因子滞后响应滑动累积矩阵中的序列和水质要素数据序列做相关系数计算，滞后天数为i，响应天数为j；当i=0， j=1时，得到相关系数;当i=0，j=2时，得到相关系数;…；当i=n，j=m时，得到相关系数，以此类推，得到相关系数矩阵：步骤(4)，最优因子筛选：步骤(4.1)，相关系数分析对步骤(3.2)中计算得到的相关系数矩阵进行显著性检验，并在通过显著性检验的区域对不同滞后、响应天数的气象因子相关性强弱进行分析，具体方法如下：在假设总体相关系数成立的条件下，样本相关系数r的概率密度函数为:n为样本数量，变换可得到：（样本自由度），得到上式后，可用t检验法：对相关系数的显著性水平进行检验，并且可由此求得，在指定显著性水平下，通过显著性检验计算的t值应至少等于在下否定域的起点：即为刚好通过检验的相关系数临界值，可由上式解得：应用相关系数的t检验法对相关系数矩阵R进行显著性检验，并对通过显著性检验区域中的正负高值区所对应的滞后、响应天数进行分析和筛选，从而得到气象因子的构造序列与水质要素相关关系最优的滞后响应天数；步骤(4.2)，气象因子分类在筛选出的显著相关因子中，至少按照地温、气温、气压、日照、蒸发、降水、湿度、风进行归类分析，每一类气象因子挑选相关系数绝对值最大者作为该类最优因子。